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上周四，高盛最新发布了一篇分析，旗帜鲜明地表示：

加关税救不了美国制造业。

高盛指出，关税或许能提供一时保护，却无法解决根本矛盾——技术落后、效率低下，才是制造业竞争力下滑的真正原因。

高盛强调，“创新步伐的加快——可能来自机器人技术和生成式AI的最新进展——仍是最有可能扭转制造业生产率长期停滞的催化剂”

2025年4月，美国制造耐用品新订单环比下降6.3%，创近三年最大跌幅；

铁锈地带的“重振承诺”迟迟未兑现，大多数新增制造业岗位集中在服务型制造，而非回迁重工业。

在高盛看来，

中国凭借成本优势和国家产业政策，仍将持续扩大其制造业出口份额 。

高盛的看法是技术创新。因为美国制造业“生产率长期停滞”的问题根源在于技术创新不足，而加速技术创新才是扭转局面的关键 。

此前，高盛估计美关税政策可能使GDP下降数千亿美元，但而技术创新则可为GDP带来几万亿美元的增量。

特别是随着越来越多企业将AI和机器人融入生产流程，生产效率与人均产出有了明显的提升。

比如——

亚马逊已经在仓储物流中大规模部署机器人，提高搬运效率；

在亚马逊的仓库里，一台名为 Vulcan 的机器人利用触觉和人工智能，从一个移动货架上取下一件商品。 图片来源：Wolf von Dewitz / picture alliance / Getty Images

百事公司用AI分析土壤和气候数据，帮助农民在正确的时间播种和灌溉；而做牛奶包装的利乐（Tetra Pak）则用AI预测不同配方在未来几个月的市场需求，提前调整生产计划。设备维修也变得“未雨绸缪”了——以前要等机器“罢工”才修，现在AI会提前预警，让工厂少停几次，损失也就少了几分。

在全球制造版图重绘的今天，中美两国在“机器换人”这场深水区的角力中，起点和路径都存在显著差异。

中国的进展令人侧目。

近年来我们在工业自动化方面投入巨大，成效显著。根据国际机器人联合会（IFR）的数据，2021年中国工业机器人密度已达每万名制造业员工322台，首次超过美国同期的274台 。

事实上，根据官方数据，中国过去十年里新增的工业机器人装机量占全球的一半以上。中国国家层面甚至宣布未来20年内将通过国投基金等形式投入近1万亿元人民币用于机器人、人工智能等高技术领域 ，进一步为制造业智能化提供政策支持。

在应用案例上，中国企业也体现出快速部署的趋势。

例如，特斯拉上海工厂报告其生产线自动化率已达到95%，并将焊装车间的自动化率几近100% 。通信装备和电子制造业中的龙头企业（如华为、比亚迪等）也普遍采用自动化生产线和AI质检系统。Foxconn（富士康）更将AI和数字双胞胎技术作为未来工厂的核心，通过与西门子合作构建“未来工厂”，在电子制造和自动驾驶汽车领域优化生产效率 。

高盛也承认，AI和自动化不是没有代价的。

他们预测，

在接下来的十年里，全球可能有多达三亿个工作岗位受到AI与自动化的冲击。

所以，对于一个国家来说，真正有前瞻性的工业政策，从来不是去“保住”旧的岗位，而是设法创造出新一代的工人——那些能够驾驭智能工具、理解数据逻辑、在数字车间里操控未来生产线的“新工匠”。

首先，是从政府端点燃引擎。

无论是研发补贴，还是税收激励，都可以成为推动车间变革的扳手。很多国家早已开始布局：德国设立工业4.0示范工厂，日本推动“智能制造伙伴联盟”，中国也有类似的“灯塔工厂”试点。

这里的关键在于，把钱用在真正能够升级工业神经系统的领域——AI算法、自动化硬件、工业传感网络等——并让科研院所、高校和企业形成协同合力，为下一代制造系统提供人才和技术的“底盘”。

其二，装上引擎还不够，还要有人会开。

自动化提升了效率，却也重塑了劳动力市场的地基。我们正在进入一个“训练成本”变成核心门槛的时代。一台自动化设备再聪明，也需要人去维护、校准、分析和调试。而这些新岗位，对工人的要求远远高于流水线时代。

因此，从现在起重新设计职业教育体系，提前开展再培训项目、构建有弹性的社会保障网，才是真正意义上的“智能制造战略”——技术不该是用来替代人的，而应该是用来强化人的。

其三，是构建可视化评估工具。

为了做出科学的决策，将不同政策（关税保护、研发补贴、教育培训等）与关键经济指标（就业、GDP、投资回报等）联系起来，甚至把关税、补贴、教育投资等多种政策路径纳入统一模型。例如，将宏观经济模型与行业生产率模型结合，形成“关税vs技术投资”的情景模拟工具，评估各种策略的长期影响。

这类可视化工具能够帮助政策制定者理清路径的成本收益，为制造业的发展制定更加精细的政策。

其实，美国制造业的复兴，目前面临的是路线之争：

核心矛盾在于是继续依赖贸易保护来“回避”竞争，还是选择拥抱技术创新来“迎接”挑战，是在“退守”与“升级”之间做选择。

高盛目前的研究和案例表明，

关税可以筑起一道墙，拖延竞争压力，但没法从根本上改变美国目前单位产出的成本结构。反之，唯有通过技术深化和组织升级，才能从“更聪明地生产”中走出效率困局。

而对站在另一端的中国来说，更值得深思的其实是镜像里的自己。

当AI智能化成为新工业体系的标配，当“生产率”的定义从拼规模转向拼算法，当全球产业分工悄然重构，

我们真正要关注的，不是美国怎么做，而是中国如何在智能制造浪潮中，占据标准、技术与信任的优势地位。

这意味着，我们要关注标准的制定力，技术的原创力，以及——最难得也最稀缺的——全球信任的积累力。

文明的迭代，不会属于最会喊口号的国家，

而会属于那些能持续更新认知、建设能力、并用真实行动说话的国家。